Cursos de posgrado en Econometría I y Econometría II (Máster en Análisis Económico)

El objetivo de este curso es vincular los métodos econométricos para la estimación de los efectos causales a los datos. Cubriremos una serie de temas teóricos que son importantes en la investigación aplicada en economía laboral, economía de la salud, organización industrial y campos relacionados. El curso se organizará en conferencias para proporcionar el marco económico y los problemas econométricos de cada tema. Las conferencias se complementarán con conjuntos de problemas, que incluyen ejercicios teóricos y empíricos. Los estudiantes deben manejar el programa Stata por su cuenta y leer los documentos relacionados.

1. Estrategias empíricas para la identificación de efectos causales. 1.1. Objetivos y métodos de investigación empírica. 1.2. Estructuras de datos microeconómicos 1.3. Relaciones causales de interés. 1.4. El problema de identificación: resultados potenciales y causalidad 2. Experimentos sociales 2.1. Ventajas de los experimentos aleatorios: la condición de independencia. 2.2. Validez interna y externa 2.3. Ejemplos 3. Selección en observables 3.1. Identificación con datos de observación. 3.2. Independencia condicional 3.3. Independencia media condicional 3.4. Regresión y causalidad 4. Matching 4.1. Introducción 4.2. Métodos y supuestos coincidentes 4.3. Puntaje de propensión 4.4. Relación con regresión 5. Identificación utilizando información externa. 5.1. Experimentos naturales y variables instrumentales (IV) 5.2. Identificación mediante IV. El estimador de Wald 5.3. Efectos del tratamiento promedio local (TARDE) 5.4. Enfoque de la función de control 6. Diseños de regresión discontinua (RD) 6.1. Discontinuidades en las reglas de asignación 6.2. Diseños RD agudos y difusos 7. Diferencias en las diferencias (DD) 7.1. Experimentos naturales y DD 7.2. El supuesto de identificación fundamental 7.3. Diferencias en diferencias en diferencias (DDD) 7.4. Métodos de control sintéticos 7.5. DD con datos del panel 8. Métodos cuantiles 8.1. Cuantiles incondicionales y condicionales 8.2. Regresión cuantil (QR). Interpretación 8.3. Extensiones 9. Estimación estructural 9.1. Parámetros de la política 9.2. Problemas computacionales 9.3. Métodos de estimación. 9.4. Aplicaciones